প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ তত্ত্ব তিনটি গুরুত্বপূর্ণ অনুমানের উপর ভিত্তি করেঃ
(১) শেয়ারের দাম সব বাজারের তথ্য ধারণ করে
(২) শেয়ারের দামের প্রবণতা
৩. ইতিহাস পুনরাবৃত্তি হবে।
তৃতীয়টি হল শেয়ারের দাম বা সূচকের দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা, যেখানে নির্দিষ্ট পিকনিক পিকনিক বা প্যাটার্ন পুনরাবৃত্তি হয়, যা গবেষণা করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ রেফারেন্স মূল্য আছে।
আচরণগত অর্থনীতির দৃষ্টিকোণ থেকে দেখা যায় যে, বাজারগুলিতে নিষ্পত্তি প্রভাব বা ভেড়া প্রভাবের মতো গোষ্ঠীগত আচরণের নিয়মাবলী অবজেক্টিভভাবে বিদ্যমান। বাজারগুলি প্রচুর সংখ্যক বিনিয়োগকারীর খেলার ফলাফল। যদিও বিনিয়োগের মানদণ্ডের বৈচিত্র্য, একই মানদণ্ডও যে কোনও সময় পরিবর্তনের মধ্যে রয়েছে, তবে মানব প্রকৃতি অপরিবর্তনীয়, লেনদেনের মনোভাব অপরিবর্তনীয়, বিনিয়োগকারীদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াতে গঠিত দিকনির্দেশক চিন্তাভাবনা এবং জল্পনাপ্রসূত মনোভাব ইতিহাসের পুনরাবৃত্তির দিকে পরিচালিত করে। প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ বেশিরভাগই historicalতিহাসিক তথ্যের বিশ্লেষণ এবং অনুপাতের উপর ভিত্তি করে, যা ইতিহাস থেকে বের করার চেষ্টা করে। নিয়মগুলি এবং ভবিষ্যতের সিদ্ধান্ত গ্রহণের কৌশলগুলি গাইড করুন। বিশ্লেষণের কার্যকারিতা এবং ব্যবহারিকতা বাজারের দ্বারা গ্রহণযোগ্য এবং অনুশীলিত হয়েছে, যেমন সুপরিচিত তরঙ্গ তত্ত্ব, ধারণাগুলি ইত্যাদি।
সংক্ষেপে, শেয়ারের আকৃতি কেবল শেয়ারের মৌলিক পরিবর্তনেরই নয়, বাজারে বিনিয়োগকারী গোষ্ঠীর বিনিয়োগ মনোবিজ্ঞানেরও প্রতিফলন ঘটায়, যার মধ্যে ট্রেডিং লজিক রয়েছে। অতএব, শেয়ারের দামের গতি একই আকৃতির হবে এবং অনুরূপ আকৃতির বিভিন্ন শেয়ার ভবিষ্যতে প্রায়শই অনুরূপ গতি প্রদর্শন করবে।
প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে শেয়ারের মূল্যের গতিবিধি চিহ্নিত করা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন, কারণ অনেক প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পদ্ধতি অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করে, এটি পরিমাপ করা কঠিন, এমনকি একই গতিবিধিগুলির জন্য বিভিন্ন প্রযুক্তিগত বিশ্লেষক একেবারে বিপরীত সিদ্ধান্তে পৌঁছেছেন। আমরা এই সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করেছি।
আকারের স্বীকৃতি, বক্তৃতা স্বীকৃতির অনুরূপ, মূলত তরঙ্গের বৈশিষ্ট্যগুলি ক্যাপচার এবং সনাক্তকরণ। তুলনামূলকভাবে সাধারণ স্বীকৃতি অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদম, লুকানো মার্কভ অ্যালগরিদম ইত্যাদির মতো মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক অ্যালগরিদম রয়েছে, তবে প্রযুক্তিগত সূচক এবং ফাংশনের চূড়ান্ত মানগুলির উপর ভিত্তি করে পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের পদ্ধতি রয়েছে।
এই প্রতিবেদনে গতিশীল সময় নিয়ন্ত্রক অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়েছে। স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতির ক্ষেত্রে, যেহেতু বক্তৃতা সংকেত একটি সংকেত যা বেশ এলোমেলো, এমনকি একই কথক একই শব্দের জন্য, প্রতিটি উচ্চারণের ফলাফল আলাদা এবং একেবারে একই সময়ের দৈর্ঘ্য নাও হতে পারে। সুতরাং, সঞ্চিত মডেলের সাথে মেলে, অজানা শব্দের সময়সীমাটি অসমভাবে বিকৃত বা বাঁকানো হয় যাতে এর বৈশিষ্ট্যগুলি টেম্পলেট বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়। সঠিক সময় নিয়ন্ত্রক পদ্ধতিটি সঠিকতার জন্য একটি খুব শক্তিশালী ব্যবস্থা যা সিস্টেমের স্বীকৃতির নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য খুব কার্যকর।
প্রকৃতপক্ষে, বাস্তব অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতিতে, বিশেষ করে আর্থিক সময়কালের ধারাবাহিকতার সাথে মিলের সমস্যাগুলি প্রায়শই সময়রেখায় সম্পূর্ণরূপে সামঞ্জস্যের প্রয়োজন হয় না, অন্য কথায়, যদি সময়কালের ধারাবাহিকতা আকারে অনুরূপ হয় তবে ধারাবাহিকতার মধ্যে নিদর্শনগুলির প্রসারিত বা প্রশস্ততার পার্থক্য থাকে তবে এটি এখনও সময়কালের ধারাবাহিকতার সমষ্টিকে অনুরূপ বলে মনে করা যেতে পারে, যা মেলে। বাজারের প্রযুক্তিগত বিশ্লেষকরা এই ধরণের আকারের মেলে, একটি স্টক বা বড় ডিস্কের সূচকের historicalতিহাসিক তথ্যে বর্তমান প্রবণতার অনুরূপ আকার খুঁজে পান এবং এই আকারগুলি ঘটে যাওয়ার পরে, একটি স্টক বা বড় ডিস্কের প্রবণতা পর্যবেক্ষণ করে, অবশেষে পরবর্তী স্টক বা বড় ডিস্কের প্রবণতা পূর্বাভাস করে, ট্রেডিং সিদ্ধান্তকে গাইড করে।
ডায়নামিক টাইমিং ইন্টিগ্রেটেড অ্যালগরিদম বোঝার জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ যে আপনি এই ধারণাটি বুঝতে পারেনঃ
নীল এবং সবুজ রেখা দুটি সময় ক্রমকে নির্দেশ করে, ঐতিহ্যগত দূরত্ব পরিমাপের পদ্ধতির তুলনায়, সময় ক্রমটি হল সময় পয়েন্টগুলিকে একের পর এক বা একাধিক একের পর এক ম্যাপিং করা যা সর্বোত্তম শর্ত পূরণ করে। এই ধরনের ম্যাপিংয়ের পরে, সময় অক্ষের উপর ক্রমটি করা হয় যাতে দুটি সময় ক্রমের মধ্যে দূরত্ব সর্বনিম্ন হয় এবং সর্বাধিক মিল থাকে।
ডায়নামিক টাইমিং অ্যালগরিদমের মূল বিষয় হল সর্বোত্তম পথ খুঁজে পাওয়া, যা নিম্নলিখিত সীমাবদ্ধতাগুলি পূরণ করতে হবেঃ
(১) সীমান্তের অবস্থা;
(২) ধারাবাহিকতাঃ একটি নির্দিষ্ট বিন্দু অতিক্রম করতে পারে না এমন একটি প্রয়োজনীয়তা যা কেবলমাত্র নিজের পার্শ্ববর্তী বিন্দুগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
(৩) এককতাঃ অর্থাৎ, অনুরোধের পয়েন্টটি অবশ্যই সময়ের সাথে একক হতে হবে
ডায়নামিক প্ল্যানিং পদ্ধতির মাধ্যমে সর্বোত্তম পথ এবং সর্বনিম্ন দূরত্বের সন্ধান করা যায়।
ডায়নামিক টাইম রুল ইন্টিগ্রেটেড অ্যালগরিদম ব্যবহার করে আকার সনাক্তকরণ ফাংশন বাস্তবায়ন করা হয়, মানবিকভাবে নির্বাচিত স্ট্যান্ডার্ড আকারের উপর ভিত্তি করে, প্রতিটি ট্রেডিং দিনে আকার সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সমস্ত এ স্টক স্টক আকার এবং স্ট্যান্ডার্ড আকারের মধ্যে দূরত্ব গণনা করা হয়, তারপরে থ্রেশহোল্ডের চেয়ে কম দূরত্বের স্টকগুলি বেছে নেওয়া হয় এবং দিনের উদ্বোধনী মূল্যে কেনা হয়, পাঁচ দিনের জন্য বন্ধের মূল্যে বিক্রি করা হয়, যদি হোল্ডিং চলাকালীন কোনও দিন বন্ধের দাম -৫% এর বেশি কমে যায় তবে বন্ধের মূল্যে স্টপ লস হয়।
এই কৌশলটি গতিশীল সময়কালের উপর ভিত্তি করে একটি অ্যালগরিদম তৈরি করে, যা অভিজ্ঞতার সাথে অনুরূপ স্টক ফর্মগুলি ক্যাপচার করে এবং একটি স্টক পোর্টফোলিও তৈরি করে। পুনর্বিবেচনার সময় 2.59 শেপ রেট এবং 27.4% বার্ষিক মুনাফা অর্জন করে, উল্লেখযোগ্যভাবে স্থিতিশীল রানওয়ে বড় ডিশ সূচক।
অনুবাদ করেছেন